人工智能-机器学习-基于小波变换-机器学习算法的有效投资组合构建.pdf

人工智能-机器学习-基于小波变换-机器学习算法的有效投资组合构建 本文旨在解决投资组合构建问题，通过结合小波变换和机器学习算法，建立一个具有稳健性和收益性的投资组合。为此，本文提出了一种基于小波变换的机器学习模型，旨在预测股票价格/收益率时间矩阵，并根据预测结果构建投资组合。 本文的主要贡献在于：（1）提出了一种基于小波变换的机器学习模型，用于预测股票价格/收益率时间矩阵；（2）使用矩阵分解方法对股票价格/收益率时间矩阵进行特征提取和预测；（3）提出了一种小波去噪方法，用于去除股票价格/收益率时间矩阵中的噪声；（4）使用矩阵分解和小波去噪方法构建投资组合，并对投资组合的效果进行了实证分析。 本文的创新点在于：（1）使用小波变换和机器学习算法来预测股票价格/收益率时间矩阵；（2）使用矩阵分解方法对股票价格/收益率时间矩阵进行特征提取和预测；（3）提出了一种小波去噪方法，用于去除股票价格/收益率时间矩阵中的噪声。 本文的实证分析结果表明，使用小波变换和机器学习算法可以有效地预测股票价格/收益率时间矩阵，并构建出一个具有稳健性和收益性的投资组合。同时，本文的预测模型和去噪模型也具有很高的效率和准确性。 本文的实践意义在于，为投资者和金融机构提供了一种有效的投资组合构建方法，可以帮助他们更好地管理风险和收益。同时，本文的研究结果也可以为金融市场的发展和完善提供有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 小波变换：一种信号处理技术，用于去除信号中的噪声和干扰。 2. 机器学习算法：一种人工智能技术，用于预测和分类信号。 3. 矩阵分解方法：一种数据分析技术，用于对矩阵进行分解和特征提取。 4. 投资组合构建：一种金融投资策略，旨在通过组合不同的资产来分散风险和提高收益。 5. 预测模型：一种数学模型，用于预测未来的结果或趋势。 6. 小波去噪方法：一种信号处理技术，用于去除信号中的噪声和干扰。 7. 矩阵分解预测方法：一种数据分析技术，用于对矩阵进行分解和特征提取，并进行预测。 本文提出了一种基于小波变换和机器学习算法的投资组合构建方法，旨在预测股票价格/收益率时间矩阵，并构建出一个具有稳健性和收益性的投资组合。本文的研究结果可以为金融市场的发展和完善提供有价值的参考和借鉴。